ИСТИНА

Проведен анализ условий получения оптимальной (квазиоптимальной) аналитической аппроксимации сигналов на основе ортогонального разложения (проектирования) в классе базисных функций (классические ортогональные полиномы и функции непрерывного и дискретного аргументов). Разработаны алгоритмы оценки формы сигнала и нескольких первых взвешенных полиномов ортогональных базисов, имеющих различные аппроксимативные свойства. С этой целью были введены несколько определений интегральных оценок исследуемого сигнала (коэффициенты формы). Разработан алгоритм выбора оптимальных условий аналитического описания контурных объектов в задачах анализа изображений и распознавания образов. Разработан алгоритм распознавания контурных объектов в пространстве коэффициентов разложения. Коэффициенты разложения параметризованного контура используются в качестве признаков. Предложено несколько способов отбора информативных признаков с учетом того, что критерии оценки информативности должны выражать степень различимости различных объектов. Предложен метод классификации типов активности головного мозга для данных магнитоэнцефалографии (МЭГ). Этот подход был протестирован на данных, полученных на контрольной группе здоровых испытуемых и группе пациентов, страдающих болезнью Паркинсона. Предварительная обработка данных с помощью обобщенного спектрального метода позволяет удалять шум, выделять необходимый сигнал, и во многих случаях определяет успех решения задачи классификации и локализации источников активности мозга. На основе спектральных подходов разработан метод оценки и прогнозирования передачи вибрации, вызванной техногенными и метеорологическими факторами по структуре высотного здания. Проведены модельные расчеты вибрации для техногенного (поезд метрополитена) и метеорологического (ветровая нагрузка) воздействий. Предложены теоретическое обоснование и алгоритмическая реализация спектрально-аналитического метода распознавания повторов в символьных последовательностях. Инструментарий сравнительной (эволюционной) геномики каждый год пополняется новым ПО и онлайн-сервисами для поиска крупных размытых повторов в геномах. Ранее авторы также разработали научные подходы и ПО (SpectralRevisor, SBARS) для обнаружения крупных (>50'000 н.п.) размытых тандемных повторов в ДНК, однако верификация таких участков производилась сторонними программами. Более того, при повышении требований к качеству сравнения крупных ДНК фрагментов, например, при их глобальном выравнивании (алгоритмом Нидлмана-Вунша), работа подобных сервисов становится либо невозможной, либо она нестабильна. Учитывая опыт авторов в организации параллельных вычислений на стороне сервера (в рамках решения ряда других практических задач биоинформатики, например, по проекту, изначально для выравнивания крупных ДНК фрагментов также предполагалось построение грид-системы распределённых вычислений. Но позже выявилось отсутствие свободного кластера и ПК, которые можно было бы надолго занять нашими вычислениями, что привело к поиску альтернативного решения.